Sıkıştırılmış algılama ve piramit işlemeye dayalı yüz ifade tanıma [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2017; 23(5): 527-531 | DOI: 10.5505/pajes.2016.43402  

Sıkıştırılmış algılama ve piramit işlemeye dayalı yüz ifade tanıma

Alaa Eleyan1, Abubakar Ashir2
1Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Avrasya Üniversitesi, Trabzon, Türkiye.
2Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Mühendislik Fakültesi, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye.

Bu makalede, geliştirilmiş yüz ifadesi tanıma için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yeni yaklaşım sıkıştırma algılama teorisinden ve yüz ifadesi problemine çoklu çözünürlük yaklaşımından esinlenmektedir. Başlangıçta, her bir görüntü örneği farklı boyutlarda ve çözünürlüklerdeki piramitlerin istenilen seviyesine ayrıştırılmaktadır. Piramidin her seviyesinde, özellikler sıkıştırma algılama teorisine dayanan bir ölçüm matrisi kullanılarak ayrıştırılmaktadır. Bu ölçümlerin tamamı orijinal görüntü için bir özellik vektörü oluşturmak için bir araya getirilmektedir. Üç uzaklık ölçümü sınıflandırıcısı (Manhattan, Öklid, kosinüs) ve destek vektör makinesi kullanımından elde edilen sonuçlar, aynı veri tabanları ve ayarlarının kullanıldığı literatürdeki benzer algoritmaların çoğundan daha etkileyici ve iyidir.

Anahtar Kelimeler: Yüz İfade tanıma, Sıkıştırma algılama, Görüntü piramidi


Facial expression recognition based on compressive sensing and pyramid processing

Alaa Eleyan1, Abubakar Ashir2
1Electric and Electronics Engi̇neeri̇ng Department, Faculty of Engineering and Architecture, Avrasya Uni̇versi̇ty,Trabzon, TURKEY
2Electric and Electronics Engi̇neeri̇ng Department, Faculty of Engineering, Selcuk Uni̇versi̇ty, Konya, TURKEY

In this paper, a new approach has been proposed for improved facial expression recognition. The new approach is inspired by the compressive sensing theory and multi-resolution approach to facial expression problems. Initially, each image sample is decomposed into desired levels of its pyramids at different sizes and resolutions. At each level of the pyramid, features are extracted using a measurement matrix based on compressive sensing theory. These measurements are concatenated together to form a feature vector for the original image. The results obtained from the approach using three distance measurement classifiers (Manhattan, Euclidean, Cosine) and support vector machine are impressive and outperforms most of its counterpart algorithms in the literature using the same databases and settings.

Keywords: Facial Expression recognition, Compressive sensing, Image pyramid


Alaa Eleyan, Abubakar Ashir. Facial expression recognition based on compressive sensing and pyramid processing. Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2017; 23(5): 527-531

Sorumlu Yazar: Alaa Eleyan, Türkiye


ARAÇLAR
Tam Metin PDF
Yazdır
Alıntıyı İndir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş
Yazara e-posta gönder

Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale